Защо да го оставим на машините и тяхната интелигентност? Харесвате ли научна фантастика? Ако е така, елате с нас, за да разгледате не толкова далечното бъдеще на нас. Бъдеща, при които „машините за учене и мислене“ значително улесняват работата ни или я изпълняват напълно независимо за нас.
И ако не харесвате научната фантастика, тази статия все пак ще бъде интересна за вас. След като го прочетете, ще разберете, че основно се сблъсквате редовно с изкуствен интелект. И може би ще намерите и вдъхновения в него, как да включите машинното обучение във вашите електронни устройства и така да спечелите значително конкурентно предимство.
Изкуственият интелект не е нищо ново.
Смятате ли, че изкуственият интелект и машините за обучение са горещи новини? Техника Дълбоко обучение, с помощта на които машините се усвояват въз основа на предишен опит и без изрично програмиране, той кандидатства вече през 1955г Артър Самуел. Очакваше го голямо предизвикателство, искаше да научи компютъра да играе и да спечели Пуловете. Но как да научи нещо точно да действа, за да играе на пулове по-добре от себе си? Той просто остави два компютъра да играят един срещу друг и въз основа на големия брой изиграни игри, компютърът най-накрая успя да победи майсторите в тази игра през 70-те.
Проблемът по това време обаче беше изчислителната мощ на компютрите. Дълбокото обучение, Учещите машини като един от най-често използваните методи в учебните машини предполага достатъчно количество данни. По този начин, колкото повече данни и повторения (проби и грешки), толкова по-точно е обучението. Със сигурност компютрите на Самюъл не биха се научили да печелят при дама след 10 или 100 игри. въпреки това Днес вече разполагаме с технологии и компютри с достатъчна изчислителна мощност за качествено използване на алгоритъма за дълбоко обучение. И скоростта на обучение ще бъде експоненциална!